基于国产平台的智能跟踪调试技术

随着龙芯、飞腾、申威等国产处理器的诞生,目前涌现出了一批支持国产处理器的国产操作系统,如JARI-Works、中标麒麟等.但是,与国产软硬平台配套的调试工具发展却相对滞后,严重制约着国产平台下的软件调试效率.本文针对国产软硬平台,设计了一种基于Eclipse平台的智能调试方案.通过在Eclipse平台下集成面向国产平台的工具链和智能跟踪调试插件,自动启动并智能跟踪调试流程,从而实现调试功能的图形化和智能化,进而构建出一套界面友好、使用便捷、自主可控的集成开发环境.通过实验表明,该调试方案能够有效简化调试流程,提高国产平台下的软件调试效率.

OpenCL计算软件栈评估

随着智能计算和大数据应用的发展,人们对GPU等加速部件的需求不断增长。计算软件栈比如CUDA、OpenCL软件栈是能充分发挥GPU硬件性能的关键。考虑计算软件栈未来在国产基础软硬件平台(比如飞腾CPU和麒麟操作系统)上的可移植性和适配性,重点研究OpenCL开源计算软件栈。测试分析OpenCL应用在不同平台上的表现,评估应用在不同OpenCL软件栈上(比如Mesa、ROCm等)进行GPU计算的表现,评估软件栈中驱动、内核等对GPU计算的影响,并且整个测试涵盖了编译、数据传输和内核执行等OpenCL计算各个阶段的时间开销。经过测试评估发现,国产平台更迫切也更适合使用GPU进行加速计算,ROCm是比较理想的OpenCL开源软件栈,有较好的性能和稳定性,并且与闭源软件栈相比存在一定的优化空间。